MQL4和MQL5编程文章

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在众多发表的文章中研究 MQL5语言编程交易策略 的多数由您—我们 MQL5.community的会员所作。文章以类别分组来帮助您迅速找到任何有关MQL5编程问题的答案:集成,测试,交易策略等等。

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DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar(进度条)WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 27 部分): 继续致力 ProgressBar(进度条)WinForms 对象

在本文中,我将继续开发进度条(ProgressBar)控件。 特别是,我将创建管理进度条和视觉效果的功能。
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DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 13 部分): 优化 WinForms 对象与鼠标的交互,启动开发 TabControl WinForms 对象

在本文中,我将修复和优化当鼠标光标移离 WinForms 对象后 WinForms 对象的外观处理,并启动开发 TabControl WinForms 对象。
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离散哈特莱变换

离散哈特莱变换

在本文中,我们将探讨频谱分析和信号处理的方法之一——离散哈特莱变换(discrete Hartley transform,DHT)。它可以过滤信号,分析它们的频谱等等。DHT的性能不亚于离散傅立叶变换(discrete Fourier transform,DFT)。然而,与DFT不同的是,DHT只使用实数,这使得它在实践中更方便实现,并且它的应用结果更直观。
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使用MQL5与Python构建自我优化的智能交易系统

使用MQL5与Python构建自我优化的智能交易系统

在本文中,我们将讨论如何构建能够根据当前市场条件自主选择和更改交易策略的EA。我们将学习马尔可夫链(Markov Chains)以及它们如何帮助我们作为算法交易者。
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神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

神经网络变得轻松(第四十七部分):连续动作空间

在本文中,我们扩展了代理者的任务范围。训练过程将包括一些资金和风险管理等方面,这是任何交易策略不可或缺的部分。
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能
DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能

DoEasy 函数库中的图形(第九十三部分):准备创建复合图形对象的功能

在本文中,我将着手开发用于创建复合图形对象的功能。 该函数库将支持创建复合图形对象,允许这些对象含有任意层次的连接。 我将为这些对象的后续实现准备所有必要的类。
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开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 1 部分):如何在 MQL5 中使用 RestAPI

开发具有 RestAPI 集成的 MQL5 强化学习代理(第 1 部分):如何在 MQL5 中使用 RestAPI

在本文中,我们将讨论 API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)对于不同应用程序和软件系统之间交互的重要性。我们将看到 API 在简化应用程序间交互方面的作用,使它们能够有效地共享数据和功能。
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Python、ONNX 和 MetaTrader 5:利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型

Python、ONNX 和 MetaTrader 5:利用 RobustScaler 和 PolynomialFeatures 数据预处理创建 RandomForest 模型

在本文中,我们将用 Python 创建一个随机森林(random forest)模型,训练该模型,并将其保存为带有数据预处理功能的 ONNX 管道。之后,我们将在 MetaTrader 5 终端中使用该模型。
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构建K线趋势约束模型(第5部分):通知系统(第一部分)

构建K线趋势约束模型(第5部分):通知系统(第一部分)

我们将会把关键的MQL5代码分解成特定的代码段,以展示如何在本系列文章中创建的“趋势约束”指标中集成Telegram和WhatsApp来接收信号通知。这将帮助交易者,无论是新手还是经验丰富的开发者,都能更容易地理解这一概念。首先,我们将介绍MetaTrader 5的通知设置及其对用户的重要性。这将有助于开发者提前做好笔记,以便在他们的系统中做进一步应用。
DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合
DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合

DoEasy 库中的其他类(第七十部分):扩展功能并自动更新图表对象集合

在本文中,我将扩展图表对象的功能,并编排图表导航、创建屏幕截图、以及为图表保存和应用模板。 此外,我还将实现图表对象集合、其窗口和其内指标的自动更新。
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多交易品种多周期指标中的 DRAW_ARROW 绘图类型

多交易品种多周期指标中的 DRAW_ARROW 绘图类型

本文将介绍如何绘制多交易品种多周期的箭头指标。我们还将改进类方法,以便正确显示箭头指标的数据,这些数据是根据与当前图表交易品种/周期不一致的交易品种/周期计算的。
在杀毒软件和防火墙下运行的 MetaTrader 4
在杀毒软件和防火墙下运行的 MetaTrader 4

在杀毒软件和防火墙下运行的 MetaTrader 4

大多数交易者使用特定的程序保护其电脑。不幸的是,这些程序不仅保护电脑免于入侵、病毒和木马,同时还占用了相当多的资源。首先,这跟网络流量相关。网络流量完全由各种智能杀毒软件和防火墙控制。之所以写这篇文章,是因为交易者抱怨在使用 Outpost 防火墙时 MetaTrader 4 客户端太慢。我们决定使用 Kaspersky Antivirus 6.0 和 Outpost Firewall Pro 4.0 进行自己的研究。
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交易中的神经网络:基于双注意力的趋势预测模型

交易中的神经网络:基于双注意力的趋势预测模型

我们继续讨论时间序列的分段线性表示的运用,这在前一篇文章中已经开始。今天,我们要看看如何将该方法与其它时间序列分析方法相结合,从而提高价格趋势预测品质。
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开发回放系统(第 37 部分):铺平道路 (一)

开发回放系统(第 37 部分):铺平道路 (一)

在这篇文章中,我们终于要开始做我们早就想做的事情了。之前,由于缺乏 "坚实的基础",我没有信心公开介绍这部分内容。现在我有了这样做的基础。我建议您尽可能集中精力理解本文的内容。我指的不仅仅是阅读,我想强调的是,如果你不理解这篇文章,你可能就是完全放弃了理解以后文章内容的希望。
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群体优化算法:差分进化(DE)

群体优化算法:差分进化(DE)

在本文中,我们将讨论在前面讨论过的所有算法中最有争议的算法 - 差分进化算法(Differential Evolution,DE)。
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DoEasy. 控件 (第 3 部分): 创建绑定控件

DoEasy. 控件 (第 3 部分): 创建绑定控件

在本文中,我将创建绑定到基准元素的从属控件。 开发任务将使用基准控件功能执行。 此外,我还会稍微修改一下图形元素阴影对象,因为把它应用于任何有阴影的对象时会遇到一些逻辑错误。
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群体优化算法:螺旋动态优化 (SDO) 算法

群体优化算法:螺旋动态优化 (SDO) 算法

文章介绍了一种基于自然界螺旋轨迹构造模式(如软体动物贝壳)的优化算法 - 螺旋动力学优化算法(Spiral Dynamics Optimization,SDO)。我对作者提出的算法进行了彻底的修改和完善,本文将探讨这些修改的必要性。
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利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)

利用 MQL5 的交互式 GUI 改进您的交易图表(第 II 部分):可移动 GUI(II)

依靠我们的以 MQL5 创建可移动 GUI 的深度指南,在您的交易策略和实用程序中解锁动态数据表达的潜力。深入研究面向对象编程的基本原理,并探索如何在同一图表上轻松高效地设计和实现单个或多个可移动 GUI。
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数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

数据科学和机器学习(第 16 部分):全新面貌的决策树

在我们的数据科学和机器学习系列的最新一期中,深入到错综复杂的决策树世界。本文专为寻求策略洞察的交易者量身定制,全面回顾了决策树在分析市场趋势中所发挥的强大作用。探索这些算法树的根和分支,解锁它们的潜力,从而强化您的交易决策。加入我们,以全新的视角审视决策树,并探索它们如何在复杂的金融市场航行中成为您的盟友。
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MQL5 简介(第 4 部分):掌握结构、类和时间函数

MQL5 简介(第 4 部分):掌握结构、类和时间函数

在我们的最新文章中揭开 MQL5 编程的秘密!深入了解结构、类和时间函数的基本要素,为您的编码之旅赋能。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员,我们的指南都简化了复杂的概念,为掌握 MQL5 提供了宝贵的见解。提升你的编程技能,在算法交易领域保持领先!
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MQL5 中的范畴论 (第 4 部分):跨度、实验、及合成

MQL5 中的范畴论 (第 4 部分):跨度、实验、及合成

范畴论是数学的一个多样化和不断扩展的分支,到目前为止,在 MQL5 社区中还相对难以发现。 这些系列文章旨在介绍和研究其一些概念,其总体目标是建立一个开放的函数库,提供洞察力,同时希望在交易者的策略开发中进一步运用这一非凡的领域。
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MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)

MQL5 中的范畴论 (第 8 部分):幺半群(Monoids)

本文是以 MQL5 实现范畴论系列的延续。 本期,我们引入幺半群作为域(集合),通过包含规则和幺元,将范畴论自其它数据分类方法分离开来。
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机器学习中的量化(第 2 部分):数据预处理、表格选择、训练 CatBoost 模型

机器学习中的量化(第 2 部分):数据预处理、表格选择、训练 CatBoost 模型

本文探讨了量化在树模型构建中的实际应用。探讨了选择量化表和数据预处理的方法。没有使用复杂的数学方程。
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神经网络变得简单(第 61 部分):离线强化学习中的乐观情绪问题

神经网络变得简单(第 61 部分):离线强化学习中的乐观情绪问题

在离线学习期间,我们基于训练样本数据优化了智能体的政策。成品政策令智能体对其动作充满信心。然而,这种乐观情绪并不总是正当的,并且可能会在模型操作期间导致风险增加。今天,我们要寻找降低这些风险的方法之一。
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MQL5中的替代风险回报标准

MQL5中的替代风险回报标准

在这篇文章中,我们介绍了几种被称为夏普比率(Sharpe ratio)替代品的风险回报标准的实现,并检查了假设的权益曲线以分析其特征。
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使用MQL5实现布林带交易策略:逐步指南

使用MQL5实现布林带交易策略:逐步指南

使用MQL5实现基于布林带交易策略的自动化交易算法的逐步指南。这是一个基于创建EA的详细教程,对交易者非常有帮助。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 11 部分):模拟器的诞生(I)

开发回放系统 — 市场模拟(第 11 部分):模拟器的诞生(I)

为了依据数据形成柱线,我们必须放弃回放,并开始研发一款模拟器。 我们将采用 1-分钟柱线,因为它们所需的难度最小。
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神经网络变得轻松(第二十八部分):政策梯度算法

神经网络变得轻松(第二十八部分):政策梯度算法

我们继续研究强化学习方法。 在上一篇文章中,我们领略了深度 Q-学习方法。 按这种方法,已训练模型依据在特定情况下采取的行动来预测即将到来的奖励。 然后,根据政策和预期奖励执行动作。 但并不总是能够近似 Q-函数。 有时它的近似不会产生预期的结果。 在这种情况下,近似方法不应用于功用函数,而是应用于动作的直接政策(策略)。 其中一种方法是政策梯度。
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数据科学与机器学习(第23部分):为什么LightGBM和XGBoost能超越许多AI模型?

数据科学与机器学习(第23部分):为什么LightGBM和XGBoost能超越许多AI模型?

这些先进的梯度提升决策树技术提供了卓越的性能和灵活性,使其成为金融建模和算法交易的理想选择。了解如何利用这些工具来优化您的交易策略、提高预测准确性,并在金融市场中获得竞争优势。
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DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列

DoEasy 函数库中的时间序列(第五十八部分):指标缓冲区数据的时间序列

关于操控时间序列的主题总结,诸如组织存储、针对存储在指标缓冲区中的数据进行搜索和分类,如此即可在程序里利用函数库创建指标值,并进一步据其执行分析。 函数库的所有集合类的一般概念,能够轻松地在相应的集合中找到必要的数据。 在今天创建的类中,也可分别完成同样功能。
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纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用

纳什博弈论与隐马尔可夫滤模型在交易中的应用

这篇文章深入探讨了约翰·纳什的博弈论,特别是纳什均衡,在交易中的应用。文章讨论了交易者如何利用Python脚本和MetaTrader 5,依据纳什的原则来识别并利用市场的无效性。文章还提供了实施这些策略的逐步指南,包括使用隐马尔可夫模型(HMM)和统计分析,以提升交易表现。
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在 MQL5 中创建做市商算法

在 MQL5 中创建做市商算法

做市商是如何运作的?让我们探讨一下这个问题,创建一个初级的做市商算法。
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神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化

神经网络变得简单(第 68 部分):离线优先引导政策优化

自从第一篇专门讨论强化学习的文章以来,我们以某种方式触及了 2 个问题:探索环境和检定奖励函数。最近的文章曾专门讨论了离线学习中的探索问题。在本文中,我想向您介绍一种算法,其作者完全剔除了奖励函数。
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MQL5 简介(第 5 部分):MQL5 数组函数入门指南

MQL5 简介(第 5 部分):MQL5 数组函数入门指南

在第 5 部分中探索 MQL5 数组的世界,该部分专为绝对初学者设计。本文简化了复杂的编码概念,重点在于清晰性和包容性。加入我们的学习者社区,在这里解决问题,分享知识!
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算法交易中的风险管理器

算法交易中的风险管理器

本文的目标是证明在算法交易中使用风险管理器的必要性,并在一个单独的类中实现控制风险的策略,以便每个人都可以验证标准化的风险管理方法在金融市场日内交易和投资中的有效性。在本文中,我们将为算法交易创建一个风险管理类。本文是上一篇文章的延续,在前文中我们讨论了为手动交易创建风险管理器。
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用于预测波动性的计量经济学工具:GARCH模型

用于预测波动性的计量经济学工具:GARCH模型

文章描述了条件异方差非线性模型(GARCH)的特性。在GARCH模型的基础上,构建了iGARCH指标来预测未来一步的波动性。该模型参数的估计使用了ALGLIB数值分析库。
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开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统

开发回放系统 — 市场模拟(第 16 部分):新的类系统

我们需要更好地组织我们的工作。 代码正在快速增长,如果现在不做,那么以后就变得更不可能了。 我们分而治之。 MQL5 支持类,可协助实现此任务,但为此,我们需要对类有一定的了解。 大概最让初学者困惑的是继承。 在本文中,我们将看到如何以实用和简单的方式来运用这些机制。
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改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 III 部分):优化简单对冲策略(I)

改编版 MQL5 网格对冲 EA(第 III 部分):优化简单对冲策略(I)

在第三部分中,我们重新审视了早前开发的简单对冲和简单网格智能系统(EA)。我们的重点转移到通过数学分析和蛮力方式完善简单对冲 EA,旨在实现最优策略用法。本文深入探讨了该策略的数学优化,为在日后文章中探索未来基于编码的优化奠定了基础。
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DoEasy. C控件(第 7 部分):文本标签控件

DoEasy. C控件(第 7 部分):文本标签控件

在本文中,我将创建 WinForms 文本标签控件的对象类。 这样的对象能够将其容器放置在任何位置,而其自身的功能将重现 MS Visual Studio 文本标签的功能。 我们能够为欲显示的文本设置字体参数。
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DoEasy. 控件 (第 11 部分): WinForms 对象 — 群组,CheckedListBox WinForms 对象

DoEasy. 控件 (第 11 部分): WinForms 对象 — 群组,CheckedListBox WinForms 对象

本文将讨论 WinForms 对象群组,及创建 CheckBox 对象列表对象。